MCP图表服务器📊
一个强大的模型上下文协议（MCP）服务器，用于创建、操作和管理Mermaid图 自动保存 和 集成多格式支持基于企业级持久性构建，旨在实现无缝的AI工作流集成。
🌟 主要特点
🔄 自动保存和库系统
- 创建/修改时自动保存 -永远不要失去你的工作
- 持久图库 存储在
/diagrams目录 - 元数据跟踪 带有创建/修改时间戳
- 从磁盘即时加载 -图表在会话中持续存在
📁 集成多格式支持
- 对象符号 → 流程图（层次结构可视化）
- CSV文件 → 组织/关系图
- Python代码 → 类图（自动AST解析）
- 降价 → 思维导图（分层内容映射）
- 纯文本 → 结构化图（带压痕检测）
🎨 丰富的图表类型
- 流程图 -流程和决策树
- 序列图 -交互序列
- 思维导图 -概念组织和头脑风暴
- 甘特图 -项目时间表和进度安排
- 类别图 -面向对象的系统设计
- 实体关系 -数据库模式可视化
- 用户旅程地图 -体验流程图
- Git图形 -版本控制可视化
- 饼图 -数据可视化
- 状态图 -状态机建模
🛠 专业工具
- 模板库 具有8+预构建的图表模板
- 自定义保存位置 除了自动保存
- 智能格式检测 提供转换建议
- 资源访问 用于MCP集成
- 后台处理 具有强大的任务管理
注意：如果转换图表时出现语法错误，请删除带下划线的代码错误中的任何（）。
🚀 快速入门-只需克隆存储库并添加以下内容
Claude桌面配置
添加到您的Claude Desktop MCP配置中：
{
"mcpServers": {
"diagram-server": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/your-path-to/mcp-diagram-server",
"run",
"main.py"
],
"env": {
"LOG_LEVEL": "INFO"
}
}
}
}安装-将使用配置自动安装
- 克隆存储库：
cd /mcp-diagram-server- 设置Python环境：
uv venv --python 3.12 --seed
source .venv/bin/activate
uv add -e .- 可选-安装Playwright进行渲染：
uv add playwright
uv run playwright install chromium📚 可用的MCP工具
核心图操作
create_diagram-使用可选模板创建新图表update_diagram-修改现有图表内容(自动保存)get_diagram-从内存或磁盘检索图表list_diagrams-浏览您的图表库delete_diagram-从内存中删除图表
格式转换工具
convert_format_to_diagram-具有自动检测功能的通用格式转换器json_to_flowchart-将JSON结构转换为流程图csv_to_org_chart-将CSV数据转换为组织/关系图python_to_class_diagram-将Python代码转换为类图markdown_to_mindmap-将结构化标记转换为思维导图detect_file_format-智能格式检测和转换建议
图书馆管理
save_diagram-手动保存到自定义位置list_templates-浏览可用的图表模板- 自动保存 -自动持久性（始终处于活动状态）
💡 使用示例
通用格式转换
convert_format_to_diagram(
content='{"api": {"users": ["get", "post"], "orders": ["get", "create"]}}',
target_type="flowchart",
name="APIStructure"
)结果：显示API结构层次结构的自动保存流程图
JSON转换为流程图
json_to_flowchart(
json_content='{"system": {"frontend": "React", "backend": "FastAPI", "db": "PostgreSQL"}}',
name="SystemArchitecture"
)结果：系统组件和关系的可视化流程图
CSV到组织结构图
csv_to_org_chart(
csv_content="Name,Role,Department\nAlice,Director,Engineering\nBob,Engineer,Engineering",
name="TeamStructure"
)结果：显示团队层次结构的组织结构图
Python代码到类图
python_to_class_diagram(
python_code='''
class DatabaseManager:
def __init__(self):
self.connection = None
def connect(self):
pass
def query(self, sql):
pass
''',
name="DatabaseDesign"
)结果：来自Python代码结构的UML类图
智能格式检测
detect_file_format(
content='class User:\n def __init__(self):\n pass',
filename="models.py"
)结果：格式标识和转换建议
使用模板创建
create_diagram(diagram_type="sequence", use_template=True, name="UserFlow")结果：自动保存的序列图模板已准备好进行自定义
🔧 了解存储系统
自动保存（始终处于活动状态）
- 当：每个图表的创建和修改
- 哪里:
/diagrams包含元数据的目录 - 格式:
.mmd文件+_metadata.json - 目的：防止数据丢失，维护库
手动保存(save_diagram)
- 当：通过工具调用按需提供
- 哪里：您指定的自定义位置
- 格式:
.mmd文件+_metadata.json - 目的：备份、导出、自定义工作流
两个系统协同工作 -自动保存可维护您的库，而手动保存则提供了灵活性。
📁 库结构
diagrams/
├── SystemArchitecture_converted_20250824_120000.mmd
├── SystemArchitecture_converted_20250824_120000_metadata.json
├── TeamStructure_converted_20250824_130000.mmd
├── TeamStructure_converted_20250824_130000_metadata.json
├── UserFlow_diagram_20250824_140000.mmd
└── UserFlow_diagram_20250824_140000_metadata.json🎯 格式转换管道
集成转换系统处理多种输入格式：
JSON处理
- 自动检测 嵌套JSON结构
- 产生 显示数据关系的分层流程图
- 保留 键值关系和数组结构
CSV分析
- 作语法分析 CSV标题和关系
- 创建 组织结构图或网络图
- 手柄 员工/角色数据和关系矩阵
Python AST解析
- 分析 Python源代码结构
- 提取物 类、方法和继承关系
- 产生 带有方法签名的UML类图
纯文本智能
- 发现 压痕图案和结构
- 转换 分层思维导图
- 过程 要点和编号列表
智能检测
- 内容分析 用于格式识别
- 文件扩展名 可用时的识别
- 转换建议 用于优化图表类型
🛡️ 企业功能
- 稳健的错误处理：全面的异常管理
- 流程管理：后台任务清理和监控
- 数据完整性：元数据验证和一致性检查
- 会话保持：图表在服务器重启后仍然有效
- 格式验证：所有支持格式的输入验证
- 并发访问：安全的多客户端图表访问
🔄 工作流集成
非常适合：
- AI驱动的图表：让AI创建和修改任何格式的图表
- 文档生成：将数据结构转换为可视化文档
- 过程可视化：将工作流程转换为清晰的图表
- 代码架构：从源代码生成系统图
- 数据可视化：将CSV和JSON转换为可视化表示
- 知识地图：将任何结构化内容转换为思维导图
📝 许可证
MIT许可证-有关详细信息，请参阅许可证文件
🤝 贡献
欢迎投稿！代码库遵循现代Python模式，具有全面的错误处理和强大的流程管理。
🙏 致谢
📞 支持
对于问题或疑问，请在GitHub上打开问题。
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系统要求：Python 3.10+|与Claude Desktop和启用MCP的客户端兼容
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